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国外4位艺术家放下画笔,支配人工智能绘画

2021-05-27



摄影技术问世后,绘画会不会被摄影取代、摄影是不是艺术这些话题争论不休。以前需要数已时日描绘一段自然风光、一个人物肖像,摄影术只花几分钟就完成了,而且更真实、更客观。


那些反对将摄影作为艺术的人认为,摄影再写实,也只不过是一门技术而已,怎么能与作为艺术的绘画相比,它缺乏艺术的创造性。


今天,计算机视觉技术不断发展,开发新的视觉技术,通过算法生成艺术品,计算机视觉技术已与艺术紧紧联系在一起。人们开始使用机器学习模型制作人工智能生成视觉,其视觉效果超出人们的想象力,其中不乏抽象表现主义、浪漫主义风格。


蒙克说:“照相机终究不及画笔和颜料,它无法展现天堂与地狱。”那么计算机可以做到吗?




■ AI对绘画的纠正与重建


艺术家Robbie Barrat选择用AI直接干预绘画。作品灵感来源于他观察一位传统的法国画家Ronan Barrot的作画过程——当画家绘画自己的作品时,如果对某些部分不满意,会用鲜橙色涂料遮盖那些令人讨厌的部分,然后重新填充(用画家自己的话说,就是“纠正”这些区域)。 




Robbie决定尝试教神经网络做类似的事情。通过反复遮盖绘画区域(特别是裸体肖像)并通过神经网络重建遮盖区域,神经网络正在完成一项非常技术性和明显的修补任务(一种形式的重建/修复),而且还会逐步调整绘画。



通常情况下,整个过程中产生的校正后的图像,与最初的图像几乎没有相似之处。



■ AI作为绘画的代笔


城市景观画家Joanne Hastie通过机器学习工具,把旅途中收集的参考照片处理绘制成画作,而且与她现有的绘画非常相似。若不加以说明,你能区分下面两个图像中,哪个是计算机生成,哪个是画家亲自手绘吗?


Joanne Hastie


<Gradara Clock Tower>, Joanne Hastie


实际上,第一张图是计算机生成,第二张图是画家手绘。


Joanne一直有旅行时采风拍照的习惯,也逐渐摸索判断出哪些图像和场景最适合绘画。现在,通过训练算法,计算机能够对照片文件夹进行排序,直接找到与现有绘画最相似的图像。


再通过应用样式过滤器来处理这些照片,它看起来就更像Joanne的绘画。通过这两个步骤,Joanne就不用浪费时间再浏览照片和编辑照片上了。


■ AI间的相互模仿与图像生成


艺术家Terence Broad的作品直接抛弃了所有数据,让两个生成器网络尝试生成相互模仿的图像。同时,它们也在互相竞争生产更多更丰富的颜色。 


<(un)stable equilibrium 1:1>


结果是,一些抽象构成的图像被创作出来,让人不禁联想到美国抽象表现主义画家马克·罗斯科的画作。

马克·罗斯科


■ 欺骗视觉的计算机摄影


计算机除了创作绘画作品外,现在甚至能够创作欺骗视觉的摄影作品。


,  Daniel Ambrosi


出于对创建基于照片的世界图景的渴望,Daniel Ambrosi希望通过计算摄影努力创造出令人难以置信的身临其境的田园风光,同时提供广度和细节。 


现在,利用深度学习和人工智能的最新技术发展,Daniel进一步研究了人类AI混合艺术的可能性。这张作品始于他的一张真实拍摄的全景图像的细节部分(如下图)。


Japanese Tea Garden, Golden Gate Park, San Francisco, CA


这件作品应用了多种神经网络,虽然它在远处看起来像是摄影,但还是有一定程度的幻觉感,而且在复杂细节上无法满足期望。


Japanese Tea Garden - Grand Scale Detail (Close-Up)


从模仿、超越到出乎意料,就像今天的摄影已经被广泛接受为艺术,计算机视觉技术已经被很多艺术家整合到他们的艺术实践中,来探索体现人类创造力的新颖方法。甚至,人工智能和算法能够摆脱人类意志,体现出自己的创造力。


例如AICAN是一个可以被当作自主艺术家一样的程序,它可以学习现有的样式和美学,并可以生成自己的创新图像。现在,它的作品已在世界各地展出,甚至在一次拍卖会上以16,000美元的价格售出。


或许,人工智能比我们更懂艺术是怎么回事。



3OF

:Heather

Wen.W

 

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